生成相位相干射频信号的配置方法 (白皮书)

matlab随机信号分析常用函数

随机信号分析常用函数及示例 1、熟悉练习使用下列MATLAB函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意 义，并给出至少一个使用例子和运行结果。 rand()： 函数功能：生成均匀分布的伪随机数 使用方法： r = rand(n) 生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵，其元素在(0，1)内。 rand(m,n)或rand([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 rand () 产生一个随机数。 rand(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = rand(..., 'double')或r = rand(..., 'single') 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。 例：r=rand(3,4); 运行结果： r= 0.4235 0.4329 0.7604 0.2091 0.5155 0.2259 0.5298 0.3798 0.3340 0.5798 0.6405 0.7833 randn(): 函数功能：生成正态分布伪随机数 使用方法： r = randn(n) 生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。 randn(m,n)或randn([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 randn () 产生一个随机数。 randn(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = randn(..., 'double')或r = randn(..., 'single') 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。 例：

交通信号配时方案设计

7 交通信号配时设计 1定时交通信号配时设计的内容与程序 配时设计内容 单个交叉口定时交通信号配时设计内容应包括：确定多段式信号配时时段划分、配时时段内的设计交通量、初始试算周期时长和交通信号相位方案、信号周期时长、各相位信号配时绿信比、估评服务水平 设计程序示于图。

新建交叉口，在缺乏交通量数据的情况下，十字交叉口，建议先按表所列进口车道数与渠化方案选取初步试用方案；T形交叉口，建议先用三相位信号；然后根据通车后实际交通各流向的流量调整渠化及信号相位方案。 表新建十字形交叉口建议试用方案 2定时交通信号配时设计的时段划分 单个交叉口定时交通信号配时应按每天交通量的时变规律采用多段式信号配时。 分段视实际情况可从早高峰时段、下午高峰时段、晚高峰时段、早、晚低峰时段、中午低峰时段及一般平峰时段等各时段中选取。 各时段信号配时方案，按所定不同时段中的设计交通量分别计算。

3定时交通信号配时设计的设计交通量 信号配时设计的设计交通量，须按各配时时段内交叉口各进口道不同流向分别确定。 交叉口各进口道不同流向的设计交通量须取：各配时时段中的高峰小时中的最高15分钟流率换算的小时交通量，宜用实测数据，按下式计算： mn mn Q q d 154?= （） 式中：mn d q —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的设计交通量(pcu/h) mn Q 15——配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时中最高15分钟 的流率(pcu/15min) 无最高15分钟流率的实测数据时，可按下式估算： ()mn mn d PHF Q q mn = （） 式中：mn Q —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时交通量(pcu/h ) ()mn PHF —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时系数；主要 进口道可取，次要进口道可取 4交通信号相位设定 信号相位必须同交叉口进口道车道渠化（即车道功能划分）方案同时设定。 信号相位对应于左右转弯交通量及其专用车道的布置，常用基本方案示于图。

第二章交通信号控制的基本理论

2交通信号控制的基本理论 本章首先给出了交通信号控制的基本概念，包括：信号相位，周期时长，绿信比，相位差，绿灯间隔时间，有效绿灯时间等，然后介绍了常用的交叉口性能指标以及计算方法，最后给出了常用交叉口的信号配时方法。这些研究为后面的信号配时模型及优化方法的研究奠定了理论基础。 2.1交通控制的基本概念 交叉路口信号配时参数优化，首先必须准确把握和理解交通控制中的一些基本概念。下面对信号配时设计中部分参数作一介绍。 (l)信号相位：在一个信号周期内，具有相同的信号灯色显示的一股或几股交通流的信号状态序列称作一个信号相位。信号相位是按车流获得信号显示的时序来划分的，有多少种不同的时序排列，就有多少个信号相位。每一个控制状态，对应显示一组不同的灯色组合，称为一个相位。简而言之，一个相位也被称作一个控制状态。以四相位为例如图所示： 相位1 相位2 相位3 相位4 图1 四相位信号相序控制示意图 (2)周期时长：信号灯发生变化，信号运行一个循环所需的时间，等于绿、黄、红灯时间之和；也等于全部相位所需的绿灯时间和黄灯时间(一般是固定的)的总和。周期过长时，等待的人容易产生急躁情绪，因此通常以180秒为最高界限。

图1 第一、三配时表 (3)绿信比：是指在一个周期内(对一指定相位)，有效绿灯时间与信号周期长度之比。 (4)相位差(又叫绿时差或绿灯起步时距)：相位差是针对两个信号交叉口而言，是指两个相邻交叉口它们同一相位绿灯(或红灯)开始时间之差。 它分为绝对相位差和相对相位差。相对相位差是指在各路口的周期时间均相同的联动信号系统中，相邻两个交叉路口协调相位的绿灯起始时间之差。绝对相位差是指在联动信号系统中选定一标准路口，规定该路口的相位差为零，其他路口相对于标准路口的相位差叫绝对相位差。 (5)绿灯间隔时间：是指从失去通行权的相位的绿灯结束，到下一个得到通行权的相位绿灯开始所用的时间。绿灯间隔时间的长短主要取决于交叉口的几何尺寸，因此，要确定该时间的长度就必须首先考虑停止线和潜在冲突点之间的相关距离，以及车行驶这段距离所需的时间。 (6)有效绿灯时间：是指被有效利用的实际车辆通行时间。它等于绿灯时间与黄灯时间之和减去损失时间。损失时间包括两部分，一是绿灯信号开启时，车辆启动时的时间；还有绿灯关闭、黄灯开启时，只有越过停止线的车辆才能继续通行，所以也有一部分损失时间，即为绿灯时间减去启动时间加上结束滞后时间。结束滞后时间是黄灯时间中有效利用的那部分。每一相位的损失时间为启动延迟时间和结束滞后时间之差。 在实际工作中，损失时间的精确计算是非常困难的，也没有必要。通常取绿灯时间代替有效绿灯时间 2.2交通信号控制类型简述 2.2.1定时控制 (l)定义 依据交通量历史数据进行配时，交通信号按照配时方案运行，一天只按一个配时方案的配时方法。定时控制是单个交叉路口最基本的控制方法。 (2)适用条件及优点

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三： 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形，讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列，并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形，并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示： (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图，并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作，当N 很大时，可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时，均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析： 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题，因此构造一个高斯白噪声十分重要，故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据，并由此构成高斯白噪声；而且由于白噪声是无法完全表示的，故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声，构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答： （1）matlab程序为： x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为：

北理工随机信号分析实验报告

本科实验报告实验名称：随机信号分析实验

实验一 随机序列的产生及数字特征估计 一、实验目的 1、学习和掌握随机数的产生方法。 2、实现随机序列的数字特征估计。 二、实验原理 1、随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。 (0，1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0，1)均匀分布指的是在[0，1]区间上的均匀分布，即 U(0，1)。实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0，1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下： )(mod ,110N ky y y n n -= N y x n n /= 序列{}n x 为产生的(0，1)均匀分布随机数。 下面给出了上式的3组常用参数： 1、10N 10,k 7==，周期7 510≈?； 2、（IBM 随机数发生器）3116N 2,k 23,==+周期8 510≈?； 3、（ran0）31 5 N 21,k 7,=-=周期9 210≈?； 由均匀分布随机数，可以利用反函数构造出任意分布的随机数。 定理 1.1 若随机变量 X 具有连续分布函数F X (x)，而R 为(0,1)均匀分布随机变量，则有 )(1R F X x -= 由这一定理可知，分布函数为F X (x)的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按上式进行变

Synchro 交通信号协调及配时设计软件

Synchro 交通信号协调及配时设计软件 一、引言 Synchro——交通信号协调及配时设计软件是美国Trafficware 公司根据美国交通部标准HCM规研发的，该标准中的参数是根据汽车性能、驾驶员的行为习惯、交通法规等设定的，计算得出的某些结果(如延误时间、服务水平、废气排放等)，作为方案比较的相对参数，具有重要参考价值的，信号配时也非常合理。 Synchro是进行交通信号配时与优化的理想工具，具备通行能力分析仿真，协调控制控制，自适应信号控制仿真等功能，并且具备与传统流行交通仿真软件CORSIM，TRANSYT一7F，HCS等的接口，其简单易懂，具有很高的工程实用价值。 Synchro——交通信号协调及配时设计软件包含的组件有：Synchro，SimTraffic，SimTraffic CI，3D Viewer，Warrants。 目前，Trafficware公司已推出Synchro 7版本。同Synchro 6相比，Synchro 7增加了一些不错的新功能，但却不会使你操作起来感觉陌生：例如，现在你在Synchro就能察看整个路网的几何布局，直接在地图侧边栏（map sidebar）上就可以编辑所有数据，同时还可以使用多位图（multiple bitmaps）创建背景图像。 SimTraffic 7置SimTraffic CI，赋予用户更多控制权。现在，你可以指定道路详细的几何特征及探测器布局，以及显示探测器的位置。同时你只需轻轻一点，就可利用附加的3D观看器以三维视图查看所有事物。

3D Viewer 7是美国Trafficware公司开发的一个具有革新性意义的插件，用户只需轻轻一点，就可从SimTraffic 7中直接生成三维场景，生成的视图场景接近真实场景。 Warrants 7是一个简便易用的软件模块，可以帮助交通专业人士决定在一个交叉口是否需要交通信号灯。Warrants 7可以一次评估整个交叉口网络，获取每个交叉口的时间段交通量。此外，Warrants 7还能与Synchro交换布局及交通量信息，方便建模。 Warrants 7可作为一个独立工具来运行，或与Synchro配合来评估多个交叉口。Warrants 7会根据MUTCD 2003信号标准与规则来评估交叉口；可以方便地与Synchro交换交叉路及容量数据，从而加快模型生成速度。Warrants 7也能从其它一些数据源，包括Microsoft Excel、TMC.vol文件中导入数据。当评估结束，Warrants 7会生成质量报告以显示评估结果。 1.SimTraffic 软件介绍 SimTraffic软件的微观仿真模型是在美国联邦公路局（FHWA）20多年来对道路车辆和驾驶员特性进行深入研究的基础上构造的，特别是针对于不容易从宏观角度进行建模的复杂的交通情况进行分析非常有效，包括：临近交叉口间的拥堵问题、临近交叉口间的车道变换问题、信号灯对临近无信号交叉口和车道的影响、严重拥挤交叉口的运行等。SimTraffic软件可以对下列交通现象进行仿真分析： 定时信号

MATLAB仿真实验报告

MATLA仿真实验报告 学院：计算机与信息学院 课程：—随机信号分析 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 实验一

题目：编写一个产生均值为1,方差为4的高斯随机分布函数程序, 求最大值，最小值，均值和方差，并于理论值比较。 解：具体的文件如下，相应的绘图结果如下图所示 G仁random( 'Normal' ,0,4,1,1024); y=max(G1) x=mi n(G1) m=mea n(G1) d=var(G1) plot(G1);

实验二 题目：编写一个产生协方差函数为CC)=4e":的平稳高斯过程的程序，产生样本函数。估计所产生样本的时间自相关函数和功率谱密度，并求统计自相关函数和功率谱密度，最后将结果与理论值比较。 解：具体的文件如下，相应的绘图结果如下图所示。 N=10000; Ts=0.001; sigma=2; beta=2; a=exp(-beta*Ts); b=sigma*sqrt(1-a*a); w=normrnd(0,1,[1,N]); x=zeros(1,N); x(1)=sigma*w(1); for i=2:N x(i)=a*x(i-1)+b*w(i); end %polt(x); Rxx=xcorr(x0)/N; m=[-N+1:N-1]; Rxx0=(sigma A2)*exp(-beta*abs(m*Ts)); y=filter(b,a,x) plot(m*Ts,RxxO, 'b.' ,m*Ts,Rxx, 'r');

periodogram(y,[],N,1/Ts); 文件旧硯化）插入（1〕 ZMCD 克闻〔D ］窗口曲） Frequency (Hz) 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 NH---.HP)&UO 二 balj/ 」- □歹

随机信号分析实验报告(基于MATLAB语言)

随机信号分析实验报告 ——基于MATLAB语言 姓名： _ 班级： _ 学号： 专业：

目录 实验一随机序列的产生及数字特征估计 (2) 实验目的 (2) 实验原理 (2) 实验内容及实验结果 (3) 实验小结 (6) 实验二随机过程的模拟与数字特征 (7) 实验目的 (7) 实验原理 (7) 实验内容及实验结果 (8) 实验小结 (11) 实验三随机过程通过线性系统的分析 (12) 实验目的 (12) 实验原理 (12) 实验内容及实验结果 (13) 实验小结 (17) 实验四窄带随机过程的产生及其性能测试 (18) 实验目的 (18) 实验原理 (18) 实验内容及实验结果 (18) 实验小结 (23) 实验总结 (23)

实验一随机序列的产生及数字特征估计 实验目的 1.学习和掌握随机数的产生方法。 2.实现随机序列的数字特征估计。 实验原理 1.随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。 (0,1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0,1)均匀分布指的是在[0,1]区间上的均匀分布， U(0,1)。即实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0,1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下： y0=1，y n=ky n(mod N) ? x n=y n N 序列{x n}为产生的(0,1)均匀分布随机数。 定理1.1若随机变量X 具有连续分布函数F x(x)，而R 为(0,1)均匀分布随机变量，则有 X=F x?1(R) 2.MATLAB中产生随机序列的函数 (1)(0,1)均匀分布的随机序列函数：rand 用法：x = rand(m,n) 功能：产生m×n 的均匀分布随机数矩阵。 (2)正态分布的随机序列 函数：randn 用法：x = randn(m,n) 功能：产生m×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从N(μ,σ2)分布的随机序列，则可以由标准正态随机序列产生。 (3)其他分布的随机序列 分布函数分布函数 二项分布binornd 指数分布exprnd 泊松分布poissrnd 正态分布normrnd 离散均匀分布unidrnd 瑞利分布raylrnd 均匀分布unifrnd X2分布chi2rnd 3.随机序列的数字特征估计 对于遍历过程，可以通过随机序列的一条样本函数来获得该过程的统计特征。这里我们假定随机序列X(n)为遍历过程，样本函数为x(n)，其中n=0,1,2,……N-1。那么，

信号配时计算过程

信号配时计算过程

本次设计选择的路段上有四个交叉口，其中两个T字交叉口、两个十字交叉口。四个交叉口均属于定时信号配时。国际上对定时信号配时的方法较多，目前在我国常用的有美国的HCM法、英国的TRRL法（也称Webster法）、澳大利亚的ARRB法（也称阿克赛利克方法）、中国《城市道路设计规范》推荐方法、停车线法、冲突点法共六种方法。本次设计运用的是比较经典的英国的TRRL法，即将F·韦伯斯特—B·柯布理论在信号配时方面的使用。对单个交叉口的交通控制也称为“点控制”。本节中使用TRRL法对各个交叉口的信号灯配时进行优化即是点控制中的主要内容。在对一个交叉口的信号灯配时进行优化时，主要的是根据调查所得的交通流量先确定该点的相位数和周期时长，然后确定各个相位的绿灯时间即绿信比。 柯布(B．M．Cobbe)和韦伯斯特(F．V．Webester)在1950年提出TRRL法。该配时方法的核心思想是以车辆通过交叉口的延误时间最短作为优化目标，根据现实条件下的各种限制条件进行修正，从而确定最佳的信号配时方案。 其公式计算过程如下： 1.最短信号周期C m 交叉口的信号配时，应选用同一相位流量比中最大的进行计算，采用最短信号周期C m时，要求在一个周期内到达交叉口的车辆恰好全部放完，即无停滞车辆，信号周期时间也无富余。因此，C m恰好等于一个周期内损失时间之和加上全部到达车辆以

饱和流量通过交叉口所需的时间，即： 1212n m m m m n V V V C L C C C S S S =+ +++L （4-8） 式中：L ——周期损失时间（s ）； ——第i 个相位的最大流量比。 由（4-8）计算可得： 111m n i L L C Y y = = --∑ （4-9） 式中：Y ——全部相位的最大流量比之和。 2.最佳信号周期C 0 最佳周期时长C 0是信号控制交叉口上，能使通车效益指标最佳的交通信号周期时长。若以延误作为交通效益指标，使用如下的Webster 定时信号交叉口延误公式： 1 22(25) 32(1)0.65()2(1)2(1)C x C d x x q x q λλλ+-=+--- （4-10） 式中：d ——每辆车的平均延误； C ——周期长（s ）； λ——绿信比。 则总延误时间为： D=qd （4-11） 若使总延误最小，则： ()0d D dC = （4-12） i i V S

随机信号分析实验报告二 2

《随机信号分析》实验报告二 班级： 学号： 姓名：

实验二高斯噪声的产生和性能测试 １．实验目的 （1）掌握加入高斯噪声的随机混合信号的分析方法。 （2）研究随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差。 ⒉实验原理 （1）利用随机过程的积分统计特性，给出随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差。 （2）随机信号均值、方差、相关函数的计算公式，以及相应的图形。 ⒊实验报告要求 （1）简述实验目的及实验原理。 （2）采用幅度为1，频率为25HZ的正弦信号错误!未找到引用源。为原信号，在其中加入均值为2，方差为0.04的高斯噪声得到混合随机信号X(t)。 试求随机过程 的均值、相关函数、协方差函数和方差。用MATLAB进行仿真，给出测试的随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差图形，与计算的结果作比较，并加以解释。 （3）分别给出原信号与混合信号的概率密度和概率分布曲线，并以图形形式分别给出原信号与混合信号均值、方差、相关函数的对比。 （4）读入任意一幅彩色图像，在该图像中加入均值为0，方差为0.01的高斯噪声，请给出加噪声前、后的图像。 （5）读入一副wav格式的音频文件，在该音频中加入均值为2，方差为0.04的高斯噪声，得到混合随机信号X(t)，请给出混合信号X(t)的均值、相关函数、协方差函数和方差，频谱及功率谱密度图形。 4、源程序及功能注释 （2）源程序： clear all; clc; t=0:320; %t=0:320 x=sin(2*pi*t/25); %x=sin(2*p1*t/25) x1=wgn(1,321,0); %产生一个一行32列的高斯白噪声矩阵，输出的噪声强度为0dbw

交通信号配时_试卷A1(答案)

深圳职业技术学院汽车与交通学院 交通安全与智能控制专业2007级 2008-2009学年度第二学期期末考试（选修） 交通信号灯配时技术试卷A【开卷】 ——参考答案及评分标准—— 1．平面交叉路口按其类型大致分为：十字型、T型、Y型和混合型。（√）2．交通信号灯则是指由红色、黄色、绿色的灯色按顺序排列组合而成的显示交通信号的装置，主要分为指挥灯信号、车道灯信号和人行横道灯信号。（√）3．在我国，城市道路分为高速公路、快速路、主干路、次干路和支路五类。（×）4．设置信号灯的目的，是使交通能安全和通畅，但信号灯设置不当，反而会造成车辆延误与交通事故的增加，因此在安装之前，必须进行必要的论证。（√）5．道路交通标线是用图形符号和文字传递特定信息，用以管理交通、指示行车方向以保证道路畅通与行车安全的设施。（×）6．平面交叉路口采用的控制方式主要有以下四种：停车让路控制、减速让路控制、信号控制、交通警察指挥控制。（√）7．城市路口采用交通信号控制的目的是从时间和空间上将车流进行分离。（×）8．城市路口交通信号控制的对象是人、车、路和环境四大因素。（×）9．在城市路口交通流量不太大的情况下一般采用定周期控制模式。（×）10．在干道信号协调控制中要考虑三个最基本的参数：公用周期时长、绿信比和相位差。（√） 二、名词解释（每小题5分，共25分）【得分：】 1．信号周期 信号周期是指信号灯色按设定的相位顺序显示一周所需的时间，即一个循环内各控制步伐的步长之和，用C表示。 2．饱和流量 饱和流量是指单位时间内车辆通过交叉口停车线的最大流量，即排队车辆加速到正常行驶速度时，单位时间内通过停车线的稳定车流量，用S表示。 3．饱和度 道路的饱和度是指道路的实际流量与通行能力之比，用表示。 4．半感应控制 只在交叉口部分进口道上设置检测器的感应控制。感应控制是在交叉口进口道上设置车辆检测器，信号灯配时方案由计算机或智能化信号控制机计算，可随检测器检测到的车流信息而随时改变的一种控制方式。

《随机信号分析与处理》实验报告完整版(GUI)内附完整函数代码

随机信号分析与处理》 实验报告 指导教师： 班级：学号：姓名：

实验一熟悉MATLAB勺随机信号处理相关命令 一、实验目的 1、熟悉GUI格式的编程及使用。 2、掌握随机信号的简单分析方法 3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理 1、语音的录入与打开 在MATLAB^, [y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]); 用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采 样频率(Hz)，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。 2、均匀分布白噪声 在matlab中，有x=rand (a，b)产生均匀白噪声序列的函数，通过与语言信号的叠加来分析其特性。 3、均值 随机变量X的均值也称为数学期望，它定义为 e+oc 对于离散型随机变量，假定随机变量X有N个可能取值，各个取值的概率为- p y --1则均值定义为 ￡(X) = ￡.r fPf /=1 上式表明，离散型随机变量的均值等于随机变量的取值乘以取值的概率之和，如果取值是等概率的，那么均值就是取值的算术平均值，如果取值不是等概率的，那么均值就是概率加权和，所以，均值也称为统计平均值。 4、方差 定义 为随机过程＜r ＞的方差。方差通常也记为D【X(t)】，随机过程的方差也是时间t的函数，由方差的定义可以看岀，方差是非负函数。 5、自相关函数 设任意两个时刻t1，t2，定义：：：： R X (叩2)= E[X(tJX(t2)] = Jq JX1X2 f (X1, X2,t1,t2)dX1dX2 为随机过程X(t)的自相关函数，简称为相关函数。自相关函数可正，可负，其绝对值越大表示相关性越强。 6. 哈明(hamming)窗 0.54+0.46 （10.100） 0,

随机信号通过线性系统的仿真

实验报告 实验课程：随机信号分析实验项目：随机信号通过线性系统的仿真学员姓名：学号： 专业班次：队别： 实验日期：实验成绩： 教员签字： 内容要求：一、实验目的; 二、实验内容或任务；三、实验仪器设备（名称、型号、精度、数量）；四、实验原理与线路图；五、实验步骤与结果记录（数据、图表等）；六、实验结果分析与结论。 一、实验目的 （1）掌握对随机过程通过线性系统后的统计特性的分析方法。 （2）掌握典型系统对随机过程的影响。 二、实验内容 （1）白噪声通过线性系统的仿真和分析； （2）高斯过程通过线性系统的仿真和分析。 三、实验仪器和设备 （1）计算机一台。 （2）Matlab软件。 四、实验原理 随机信号通过线性系统分析的中心问题是：给定系统的输入函数（或统计特性：均值和自相关函数）和线性系统的特性，求输出函数。设L为线性变换，信 号) (t (t Y为系统的输出，也是随机信号。即有：X为系统输入，) t L= Y X )( )] ( [t 众所周知，LTI系统又可以表示为 =) * ( y?+∞∞-- )( )( )( t ( ) = u h u x t du t y t x 其中)] t hδ L =是系统的冲激响应。如果考虑傅里叶变换，令 [ ( ) (t

)()(),()(),()(ωωωj Y t y j X t x j H t h ??? 则 )()()(ωωωj H j X j Y = 下面来分析输出随机信号的均值和相关函数。 依定理5.1，对于任何稳定的线性系统有 {}{})]([)]([t X E L t X L E = 依定理5.2，如果)(t X 为平稳过程，)(t h 为实LTI 系统，)()()(t h t X t Y *=,则)()(t Y T X 和是联合广义平稳的，并且有 ) ()()()() ()()() ()()() 0(ττττττττττ-**=-*=*==h h R R h R R h R R j H m m X Y X XY X YX X Y 其中，dt t h j H j H ?+∞∞-===)()()0(0ωω，是系统的直流增益。 进一步得到推论：若系统的频率响应函数为)(ωj H ，则其功率谱与互功率谱关系如下： )()()()()()() ()()(2 ωωωωωωωωωj H S S j H S S j H S S X XY X Y X YX *=== 五、实验步骤与结果记录 在本实验中我利用simulink 模拟的方法分析了随机信号通过LTI 系统的具体过程:图1 是用MATLAB 的sumulink 模拟白噪声通过图1 的RC 电路，用示波器观察输入和输出的波形，改变RC 的值，使电路时间常数改变，观察输出波形的变化。 图1 实验RC 电路 对于上述低通RC 滤波器， 用传递函数描述，令RC 1=α，则有 αα +=S S H )( 在 Similink 里，有时域连续系统的传递函数模块，如图2所示：

配置路口交通信号配时的方法

配置路口交通信号配时的方法 交通信号控制系统，是智能交通系统(ITS)在交通管理工作中的基本应用，也是城市智能交通控制系统中最直接、最基础的应用系统。系统设计依据城区路网结构以及交通流分布状况，以合理组织交通流、完善城市道路交通基础设施、提高交通参与者的现代交通意识为前提，对控制区域内的交通流进行实时监视、检测、控制、协调，有效地改善控制区域内的交通状况为目标交通信号控制。通过交通信号控制，在未饱和交通条件下，降低车辆行驶延误，减少红灯停车次数，缩短车辆在路网内的行驶时间，提高路网的整体通行能力；在饱和交通条件下，使交通流有序行进，分流车辆，缓解堵塞。它对改善道路安全，提高道路通行能力，减少能量消耗和环境污染起了十分重要的作用。交通信号控制的主要控制参数有三个周期、绿信比和相位差。周期是指信号灯各种灯色显示一个循环所用的时间，即红灯黄灯和绿灯三者的时间之和，单位是秒。一般来说，周期用信号灯的取值在36秒至2分钟之间，如果周期太短，则可能发生堵车的现象，就不能保证几个方向的车辆顺利通过交叉路口，如果周期太长，则会导致该方向的车流等待时间延长和引起司机的不满，因此，周期时长是决定交通控制成效的关键因素，是信号配时设计的主要研究对象。正确的周期长度应该是一个方向的绿灯时间刚好使该方向入口处等待车队放行完毕。绿信比即一个信号相位的有效绿灯时长和周期时长之比式中几为绿信比。绿信比的大小直接影响了路口的车辆队列长短和车辆等待时间，通过合理的分配各个车流量方向的绿灯时间(绿信比)，就可以有效减少各方向的车辆延误，等待时间。有时候也称之为“时差”，相位差主要是针对邻接的多个交叉口的控制参数，如在对一系列交叉口进行线控时，与其使得相邻路口的信号灯显示同一灯色，不如使其错开一些以保证车辆快速流畅的通过，在这里的“错开”即为相位差，从定义上看，相位差可以分为绝对相位差和相对相位差,从其基本分类方式上看,相位差又可以分为优先相位差方式和平等相位差方式。交通信号控制配时方案配置方法一般采用在对话框中通过列表框、编辑框和文本框等传统输入方法配置交通信号控制方案，这种方法只能一个路口一个路口配置，远远不能适应交通控制的需求。因此，需要一种新的技术方案以解决上述问题。 发明内容 针对上述现有技术所存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种以时距图的方法配置路口交通信号配时的方法，其对路口交通信号的配时简洁直观，便于操作。为实现上述目的，本发明以时距图的方法配置路口交通信号配时的方法可采用如下技术方案一种以时距图的方法配置路口交通信号配时的方法，提供时距图，该时序图以时间作为横坐标，以道路相邻交叉口之间的距离作为纵坐标；每一个交叉口处设有一个配时条，通过调配相位长度，改变周期使得上下行的平均速度达到实际需求；提供时段图，时段图按时间顺序把一天分割成若干时段，在不同的时段内采用不同的信号配时方案，以反映交通流量按时间变化情况。本发明公开的以时距图的方法配置路口交通信号配时的方法，配置配时方案时只需通过鼠标拖拉的方式调配相序配时长度、相位差,通过双击鼠标增加交叉路口的时段。通过调配相位长度，改变周期使得上下行的平均速度达到实际需求，此相邻路口可实现协调的控制，其界面简洁直观，便于操作。

交通信号配时项目设计方案

交通信号配时项目设 计方案 7 交通信号配时设计 1定时交通信号配时设计的内容与程序 1.1 单通 时段划分、配时时段内的设计交通量、初始试算周期时长和交通信号相位方案、信号周期时长、各相位信号配时绿信比、服务水平绘制信号时图。 1.2治 设计程序示 1.2。 图 1.2定时信号配时设计程序

1.3新建交叉口，在缺乏交通量数据的情况下，十字交叉口，建议先按表1.3所列进口车道数与渠化方案选取初步试用方案；T形交叉口，建议先用三相位信号；然后根据通车后实际交通各流向的流量调整渠化及信号相位方案。 表1.3新建十字形交叉口建议试用方案

2定时交通信号配时设计的时段划分 2.1单个交叉口定时交通信号配时应按每天交通量的时变规律采用多段式信号配时。 2.2分段视实际情况可从早高峰时段、下午高峰时段、晚高峰时段、早、晚低峰时段、中午低峰时段及一般平峰时段等各时段中选取。 2.3各时段信号配时方案，按所定不同时段中的设计交通量分别计算。 3定时交通信号配时设计的设计交通量 3.1信号配时设计的设计交通量，须按各配时时段内交叉口各进口道不同流向分别确定。 3.2交叉口各进口道不同流向的设计交通量须取：各配时时段中的高峰小时中的最高15分钟流率换算的小时交通量，宜用实测数据，按下式计算： mn mn Q q d 154?= （3.2-1） 式中：mn d q —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的设计交通量(pcu/h) mn Q 15——配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时中最高15分钟的流率(pcu/15min) 无最高15分钟流率的实测数据时，可按下式估算： ()mn mn d PHF Q q mn = （3.2-2） 式中：mn Q —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时交通量(pcu/h ) ()mn PHF —— 配时时段中，进口道m 、流向n 的高峰小时系数；主要进口道可取 0.75，次要进口道可取0.8 4交通信号相位设定 4.1信号相位必须同交叉口进口道车道渠化（即车道功能划分）方案同时设定。 4.2信号相位对应于左右转弯交通量及其专用车道的布置，常用基本方案示于图(4.2)。

随机信号分析上机实验指导书(金科院新版)

目录 实验1 随机信号的计算机仿真（验证性实验） (1) 实验2 随机信号平稳性分析(验证性实验) (5) 实验3 高斯白噪声通过线性系统分析(综合实验) (6) 实验4 窄带随机过程仿真分析 (验证性实验) (13)

实验1 随机信号的计算机仿真（验证性实验） 一、实验目的 （1）掌握均匀分布随机信号产生的常用方法。 （2）掌握高斯分布随机信号的仿真，并对其数字特征进行估计。 （3）了解随机过程特征估计的基本概念和方法，学会运用 Matlab 函数对随机过程进行特征估计，并且通过实验了解不同估计方法所估计出来结果之间的差异。 二、实验原理 无论是系统数学模型的建立，还是原始实验数据的产生，最基本的需求就是产生一个所需分布的随机变量。各种分布的随机变量的基础是均匀分布的随机变量。有了均匀分布的随机变量，就可以用函数变换等方法得到其他分布的随机变量。 1．均匀分布随机信号的产生 利用混合同余法产生均匀分布的随机数，并显示所有的样本。 (mod )n n y ay c M =+ 11n n x y M +=+ 2．高斯分布随机信号的仿真 若X 是分布函数为F(x)的随机变量，且分布函数F(x)为严格单调升函数，令Y=F(x)，则Y 必是在[0，1]上均匀分布的随机变量。反之，若Y 是在[0，1]上均匀分布的随机变量，那么 1()X F Y -= （1） 就是分布函数为F(x)的随机变量。这样，欲求某个分布的随机变量，先产生[0,1]区间上的均匀分布随机数，在经过（1）的变换，便可以求得所需要分布的随机数。

利用函数变换法产生高斯分布的随机数的方法： 如果X1、X2是两个互相独立的均匀分布随机数，那么下式给出的Y1、Y2就是数学期望为m ，方差为2s 的高斯分布随机数 m X X Y +-=)2cos(ln 2211πσ m X X Y +-=)2s i n (ln 2212πσ 3．均值的估计 1 1?N x n n m x N -==? 4．方差的估计 方差估计有两种情况，如果均值x m 已知，则 ()12 20 1?N x n x n x m N s -==-? 如果均值未知，那么 ()12 20 1??1N x n x n x m N s -==--? 5. 相关函数估计 1 1?()N m x n m n n R m x x N m --+==-? 6. 功率谱估计 功率谱的估计有几种方法，此处介绍自相关法： 先求相关函数的估计， 1 1?()N m x n m n n R m x x N m --+==-? 然后对估计的相关函数做傅立叶变换， 1 (1) ?()()N jm x x m N G R m e w w +- =--=?

随机信号分析理论的应用综述

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随机信号分析理论的应用综述 （结课论文） 学院： 系别：电子信息工程 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 目录 第一章概述 随机信号分析的研究背景 随机信号分析的主要研究问题 第二章随机信号分析的主要内容 随机信号分析的主要研究内容 随机信号分析的基本研究方法 第三章随机信号分析的应用实例 均匀分布白噪声通过低通滤波器 语音盲分离 系统辨识 基于bartlett的周期图法估计功率谱 基于MATLAB_GUI的Kalman滤波程序 第四章展望 参考文献

第一章概述 随机信号分析的研究背景 在一般的通信系统中，所传输的信号都具有一定的不确定性，因此都属于随机信号，否则不可能传递任何信息，也就失去了通信的意义。随机信号是一种不能用确定的数学关系式来描述的、无法预测未来时刻精准值的信号，也无法用实验的方法重复实现。 随机信号是客观上广泛存在的一类信号，它是持续时间无限长，能量无限大的功率信号，这类信号的分析与处理主要是研究它们在各种变化域中的统计规律，建立相应的数学模型，以便定性和定量的描述其特性，给出相关性能指标，并研究如何改善对象的动静态性能等。随机信号分析内容涉及线性系统与信号、时间序列分析、数字信号处理、自适应滤波理论、快速算法、谱估计等方面的知识。 我们所学的是从工程应用的角度讨论随机信号的理论分析和研究方法，主要以分析随机信号与系统的相互作用为主要内容。 近年来，随着现代通讯和信息理论的飞速发展，对随机信号的研究已渗透到的各个科学技术领域，随机信号的处理是现代信号处理的重要理论基础和有效方法之一。主要研究问题 对随机过程（信号）的分析来讲，我们往往不是对一个实验结果（一个实现或一个具体的函数波形）感兴趣，而是关心大量实验结果的某些平均量（统计特性），因而随机过程（信号）的描述方式以及推演方式都应以统计特性为出发点。这样，尽管从个别的实现看不出什么规律性的东西，但从统计的角度却表现出一定的规律性，即统计规律性，它是本门学科一个最根本的概念。 随机信号分析重点研究一般化（抽象化）的系统干扰和信号，往往仅给出他们的系统函数模型和数学模型，而不是讨论具体的系统，更不会局限于一些具体的电路系统上。 概率论与数理统计随机过程理论等只是处理本命学科有关问题的一种工具因而学习本门课程除了注意处理问题的方法，更重要的是对一数学推演的结果和结论的物理意义有深入的理解。随机信号通过线性、非线性系统统计特件的变化；在通信、雷达和其他电子系统中常见的一些典型随机信号，如白噪声、窄带随机过程、高斯随机过程、马尔可夫过程等。

实验一 ：熟悉MATLAB的随机信号处理工具箱

《随机信号分析与处理》 实验报告 指导教师：廖红华 班级：03104 学号：03104xx 姓名 : 2012-12-30

实验一：熟悉MATLAB的随机信号处理工具箱 一、实验目的 1、熟悉GUI格式的编程及使用。 2、掌握随机信号的简单分析方法 3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理及分析 1、语音的录入与打开 在MATLAB中，[y,Fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y中，Fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。 波形分析： 此图为一段语音信号的501个点的采样图，横轴为点数，纵轴为语音的强度，如果要加强信号，可采用尺寸扩大，此处主要学习了语音信号的调用。 2、信号加噪 信号加噪采用randn()函数产生噪声，然后加载在原始语音信号上， 原始信号+加噪信号图： 原始信号加倍后+噪声信号： 波形分析：

此图红色曲线为原始语音信号，绿色部分为噪声信号，蓝色部分为加噪后的信号，图1由于原始信号太小而与加噪后的信号差异不明显，于是有图2放大后的信号，在这个模块实验过程中两路信号相加时，维数要相同。 3、时域信号的FFT分析 FFT即为快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT的一种调用格式为 其中X是序列，Y是序列的FFT。 波形分析： 大致一看，此图呈现左右对称的，这是因为FFT 是Z 变换和离散序列傅立叶变换上的单位圆上等间隔取点，而傅立叶和Z变换均包含周期为2pi的特性。那么在单位圆上取点，根据三角函数的特性他们相位相差一百八十度只需要在前面加一个负号（sinx）或者直接不用加（cosx），而我们得到的FFT是幅频特性曲线，高低只代表幅度大小，重点来了：我们在单位原上取的点是一个复数（s域或者z域），复数的大小是实部的平方加虚部的平方再开根号，根据刚刚我们推得的三角函数特性，如果相位差180度，也就是一个pi，他们之间的幅度应该是完全一样的！ 4、均值 随机变量X 的均值也称为数学期望，它定义为 对于离散型随机变量，假定随机变量X 有N 个可能取值，各个取值的概率为则均值定义为 上式表明，离散型随机变量的均值等于随机变量的取值乘以取值的概率之和，如果取值是等概率的，那么均值就是取值的算术平均值，如果取值不是等概率的，那么均值就是概率加权和，所以，均值也称为统计平均值。